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Algèbre linéaire : déterminants et applications

Explore les déterminants, l'invariance de similarité, la formule de Cramer et les interprétations géométriques dans les matrices.

Analyse numérique: Systèmes linéaires

Couvre l'analyse des systèmes linéaires, en se concentrant sur des méthodes telles que Jacobi et Richardson pour résoudre des équations linéaires.

Règle de Cramer et Matrice Inverse

Explore la règle de Cramer pour résoudre les équations linéaires et calculer les inverses de matrice.

Matrices et inverses élémentaires

Couvre les matrices élémentaires, leurs propriétés, et l'algorithme pour trouver l'inverse d'une matrice.

Règle de Cramer et Matrice Inverse

Couvre la règle de Cramer pour résoudre les équations linéaires et calculer les inverses de matrice.

Sans titre

Résolution sur l'équation matricielle

Couvre la résolution d'un système d'équations en utilisant la règle Gramer.

Prise de décision optimale : la méthode Simplex

Introduit la méthode Simplex pour une prise de décision optimale en programmation linéaire, couvrant les concepts de base et avancés.

L'algorithme de Simplex

Couvre l'algorithme Simplex, expliquant l'optimalité, les coûts illimités et les problèmes dégénérés.

Opérations élémentaires: Version Matrix

Couvre les opérations élémentaires sous forme de matrice, la taille de la matrice, la notation des composantes, l'égalité, les matrices augmentées et les opérations en rangée.